Nell'analisi silico e la verifica di S100 espressione genica in cancer

gastrico in silico
analisi e la verifica di S100 espressione genica nel cancro gastrico
Abstract
sfondo
La famiglia S-100 è composto da 22 membri le cui sequenze di proteine ​​comprendere a almeno un EF-mano Ca 2 + motivo vincolante. Essi sono stati coinvolti nella regolazione di una serie di processi cellulari come la progressione del ciclo cellulare e la differenziazione. Tuttavia, lo stato di espressione dei membri della famiglia S100 a cancro gastrico non era ancora noto.
Metodi
combinato con l'analisi di analisi serie di espressione genica, macchia e microarray dati del Nord virtuali, i livelli di espressione dei membri della famiglia S100 in normale e tessuti dello stomaco maligni sono stati sistematicamente studiati. L'espressione di S100A3 è stata ulteriormente valutata mediante RT-PCR quantitativa.
Risultati
Almeno 5 geni S100 sono stati trovati ad essere upregulated in cato gastrica da analisi in silico. Tra questi, quattro geni, tra cui S100A2, S100A4, S100A7 e S100A10, sono stati segnalati per sovraespresso nel cancro gastrico in precedenza. L'espressione di S100A3 in ottanta pazienti di cancro gastrico è stato ulteriormente esaminato. I risultati hanno mostrato che i livelli di espressione medi di S100A3 nei tessuti tumorali gastriche erano 2,5 volte più alto nei tessuti non tumorali adiacenti. espressione S100A3 è stata correlata con la differenziazione del tumore e TNM (Tumore-Node-metastasi) stadio del cancro gastrico, che era relativamente altamente espresso nei tessuti di cancro gastrico scarsamente differenziati e avanzati (P ​​
< 0,05).
Conclusione
a nostra conoscenza questo è il primo rapporto di valutazione sistematica dei S100 espressioni geniche nei tumori gastrici multiple analisi in silico. I risultati hanno indicato che la sovraespressione dei membri della famiglia del gene S100 erano caratteristiche di tumori gastrici e S100A3 potrebbe svolgere un ruolo importante nella differenziazione e nella progressione del cancro gastrico.
Sfondo
cancro gastrico è la seconda causa più comune di morte per cancro in tutto il mondo. I fattori ambientali e genetici sono entrambi importanti nella carcinogenesi gastrica [1, 2]. Negli ultimi due decenni, sono stati fatti molti progressi nella identificazione dei geni coinvolti nello sviluppo del cancro gastrico. Questi geni identificati sono utili nella comprensione della patogenesi del cancro gastrico e definente la sua firma molecolare. Possono anche servire come biomarcatori per la diagnosi precoce e gli obiettivi per lo sviluppo di farmaci.
Recentemente, l'espressione genica su larga scala analisi sono emersi come importanti strumenti per lo screening di geni legati al cancro [3]. Le due tecnologie sperimentali disponibili su larga scala analisi di espressione genica sono: l'analisi di serie 1) a base di sequenziamento del DNA di espressione genica (SAGE) e approcci expressed sequence tag (EST) e 2) analisi di microarray basato dot-macchia. infrastrutture bioinformatica Molteplici sono stati stabiliti per la compilazione dei dati derivati ​​da queste tecniche. Tra questi, il Genome Anatomy progetto Cancer (CGAP) e Gene Expression Omnibus (GEO) sono due reti importanti [4, 5]. Precedente applicazioni di data mining utilizzando CGAP e delle risorse GEO hanno portato all'identificazione di diversi romanzo o geni correlati al cancro noti [6, 7].
La famiglia S-100 è composto da 22 membri le cui sequenze di proteine ​​comprendere almeno un EF-mano Ca2 + binding motif [8]. proteine ​​S100 sono localizzati nel citoplasma e /o nucleo di una vasta gamma di cellule, e coinvolti nella regolazione di una serie di processi cellulari come la progressione del ciclo cellulare e la differenziazione. Diciassette membri della famiglia S100 sono situati in un cluster sul cromosoma 1q21-22, una regione spesso riorganizzate in diversi tumori. Inoltre, l'analisi molecolare ha rivelato che molti S100s, tra cui S100A2, S100A4, S100A7 e S100A10, presentano alterati livelli di espressione nel carcinoma gastrico [9, 10]. Quindi è interessante indagare sistematicamente l'espressione di altri membri della famiglia S100 in normali e gastriche tessuti tumorali.
In questo studio, abbiamo utilizzato i database e gli approcci analitici disponibili presso il Gene Expression Omnibus e Cancer Genome Anatomy Project per analizzare in modo sistematico l'espressione di 22 geni S100 in normali e tumorali tessuti dello stomaco. Il saggio e microarray set di dati indipendenti sono stati sottoposti a screening per S100 modelli di espressione genica. Abbiamo fornito la prova che almeno cinque geni S100 sono stati upregulated nel cancro gastrico e ulteriormente verificato sperimentalmente l'up-regolazione di S100A3 da RT-PCR quantitativa.
Metodi
analisi SAGE
SAGE misura il numero di tag che rappresentano il trascrizionale i prodotti di un gene. I dati prodotti dalla tecnologia SAGE è una lista di tag con i loro valori di conteggio corrispondenti. Tutti i dati SAGE a disposizione del pubblico raccolti nel sito web GEO fino a gennaio 2008 sono stati utilizzati per l'analisi dell'espressione genica S100. Entrambi NlaIII e Sau3a tag da SAGEmap http:.... //Www NCBI nlm NIH gov /SAGE /sono stati mappati ai cluster UniGene http:... //Www NCBI nlm NIH . gov /UniGene /. sono stati adottati i grappoli UniGene affidabili abbinate ai tag S100. Questi tag di sequenza sono stati poi utilizzati per determinare i livelli di espressione di 22 geni S100 in 2 normale e 8 librerie cancro gastrico. Un elenco dei tag utilizzati per l'analisi è stata fornita nella tabella 1 e le informazioni dettagliate su queste librerie sono disponibili sul sito web GEO. Le analisi sono state eseguite confrontando il numero medio di tag S100 nelle biblioteche di mucosa normale con quella nelle biblioteche di cancro gastrico. Differenza di > il cambiamento di 3 volte sarà considerato come positive.Table 1 analisi SAGE di S100 geni espressione in normali e gastrici librerie cancro
del gene

Unigene grappolo
SAGE tag
normale (TPM *)
cancro (tpm*)

S100A2
516484
GATCTCTTGG
0.0
98.1
S100A3
433168
TCTCCCACAC
0.0
2.8
S100A4
81256
ATGTGTAACG
0.0
207.8
S100A6
275243
CCCCCTGGAT
245.9
865.9
S100A7
112408
GAGCAGCGCC
0.0
143.8
S100A8
416073
TACCTGCAGA
0.0
549.2
S100A9
112405
GTGGCCACGG
0.0
637.0
S100A10
143873
AGCAGATCAG
263.6
1890.5
S100A12
19413
GATTTTTAAA
0.0
13.9
S100A16
515714
AGCAGGAGCA
0.0
130.6
Solo S100s che mostrano le partite positivi sono mostrati in questa tabella. * Tag per milione;
virtuale
Northern Nel database di CGAP, analisi Northern blot virtuale consente ai ricercatori di vedere l'espressione di un gene specifico in tutte le librerie EST e salvia [4]. Attraverso lo strumento http Gene Finder:... //CGAP NCI NIH gov /Geni /GeneFinder, alcune informazioni organizzate su un particolare gene può essere trovato eseguendo una query o l'identificatore unico gene o una parola chiave. Contenuti nelle informazioni disponibili sono le EST e salvia vNorthern modelli espressive in tutte le librerie disponibili classificati in base alle loro origini dei tessuti. I dati raccolti in SAGE CGAP includono 5 librerie di tessuto e 2 librerie xenotrapianto di cancro gastrico, così come 3 normali librerie di stomaco, che sono stati in parte diverso da quello raccolto nel GEO di cui sopra. i geni la cui espressione S100 a EST e salvia librerie di cancro gastrico era sia > 3 volte tanto quanto quelli in normale stomaco sono state designate come quelli positivi
analisi microarray
Allo stato attuale, cinque set di dati di microarray (tabella 2) contenente. i dati da normali e gastrici tessuti cancerosi erano disponibili nel sito web GEO http: //www. NCBI nlm NIH gov /progetti /geo /.... Il set di dati GSE2669, GSE2701 e GSE3438 contributo di Boussioutas A [11], Chen X [12] e Kim S [13], rispettivamente, sono stati scelti per lo svolgimento di analisi di microarray perché questi tre gruppi di dati contengono relativamente più casi di cancro normale e gastrico (10 quelli normali e 64 tumori per Boussioutas A et al; 22 quelli normali e 90 tumori per Chen X; 50 quelli normali e 50 tumori per Kim S). Maggiori informazioni su i campioni e le analisi di microarray possono essere trovati sul sito web GEO. La differenza è stato considerato significativo quando p
< 0.05. i geni la cui espressione S100 è stato sia altamente in tre gruppi di tessuti di cancro gastrico sono stati designati come ones.Table 2 set di dati microarray positivi di cancro gastrico raccolti nel sito Gene Expression Omnibus.

Casi
Array
Spot
Fornitore


normale
Cancer



GSE2637 3
55
cDNA
13 k /17 K
Aggarwal A et al
GSE2685
8
22
oligo nucleotidi
~ 7.2 K
Hippo Y et al
GSE2669 10
64
cDNA
~ 7.4 K
Boussioutas A et al
GSE2701
22
90
cDNA
44 K
Chen X et al
GSE3438
50 | 50 | cDNA
14 K
Kim S et al
tessuto Collection
Ottanta pazienti con cancro gastrico che ha subito un intervento chirurgico in il nostro ospedale dal settembre del 2004 al marzo del 2007 sono stati arruolati in questo studio. Il tumore asportato e campioni di tessuto non-tumorali adiacenti sono stati immediatamente congelati in azoto liquido e conservati a 70 ° C fino estrazione di RNA. La diagnosi di cancro gastrico sia e normale mucosa gastrica è stato clinicamente e patologicamente dimostrato. il sesso del paziente, l'età, le dimensioni del tumore, stadio TNM, profondità dell'invasione muro, sottotipo microscopica, e lo stato di metastasi linfonodali sono stati ottenuti da record chirurgiche e patologici. I protocolli utilizzati in questo studio sono stati approvati dal Comitato per la protezione dei soggetti umani dell'ospedale. I pazienti che forniscono tessuti chirurgica fresco per lo studio hanno firmato il consenso informato
. RT-PCR quantitativa
RNA totale (mRNA) è stato estratto da cancro gastrico e tessuti non tumorali adiacenti secondo le raccomandazioni del fabbricante di TRIzol reagente (Invitrogen, Carlsbad , CA). 1 mg del campione di RNA totale è stato trascritto inverso di DNA complementare (cDNA) con oligo (dT) primer. I primer senso e antisenso per S100A3 sono stati progettati secondo la sequenza di mRNA (GenBank accession number NM_002960.1). Abbiamo usato amplificato frammenti di PCR che abbracciano differenti esoni per evitare l'amplificazione del DNA genomico contaminato. Il primer senso era 5'-GACCATCTGGTTCAGGTTCC-3 'e il primer antisenso era 5'-ACATTCCCGAAACTCAGTCG-3'. I prodotti di PCR erano 200 bp. Il gene housekeeping GAPDH è stato utilizzato come controllo interno. Il primer senso era 5'-CCAGGTGGTCTCCTCTGACTT-3 'e il primer antisenso era 5'-GTTGCTGTAGCCAAATTCGTTGT-3'. I prodotti di PCR erano 130 bp.
La curva standard è stata prodotta misurando il valico di ciascun valore standard (6 volte cDNA diluite in serie della muscolatura cardiaca, in cui il contenuto di S100A3 era relativamente abbondante) e plotting loro contro il valore logaritmico delle concentrazioni. campioni curva standard sono stati inclusi in ogni seduta. Quantitativa real-time RT-PCR è stata eseguita utilizzando un prisma 7000 sistema di rilevazione sequenza ABI (Applied Biosystems, Foster City, CA). La RT-PCR è stata effettuata in un volume totale di 30 microlitri. La miscela di reazione incluso 1 × tampone, 200 micromol /L di trifosfati desossi-ribonucleosidi (dNTP) (Invitrogen), 0,3 mmol /L di senso e antisenso primer, 1 U di Takara ExTaq Hotstart Taq (Takara Biotecnologie), 0,6 ml di 5 -carboxy-x-rodamina (ROX) Reference dye, e 2 ml di cDNA. Il ciclo PCR coinvolto 2 minuti a 95 ° C seguiti da 40 cicli di amplificazione di denaturazione a 94 ° C per 30 secondi, ricottura a 58 ° C (per il rilevamento di GAPDH) o 55 ° C (per il rilevamento di S100A3) per 30 secondi, e l'allungamento a 72 ° C per 1 minuto. La quantificazione relativa di entrambi S100A3 e GAPDH è stato determinato con il metodo comparativo CT (ciclo termico). I valori di espressione S100A3 mRNA sono stati normalizzati secondo l'espressione di GAPDH. Ciascun test è stato ripetuto tre volte per verificare i risultati, e il rapporto tra il valore di espressione dell'mRNA dei tessuti di cancro gastrico per tessuti non tumorali adiacenti è stato usato per la successiva analisi.
Statistica analisi
Per le variabili continue, i dati sono stati espressi come mezzo +/- SD. dati di espressione di geni S100 in insiemi di dati di microarray è stato recuperato e le differenze nei livelli di espressione tra normale e gastrici tessuti tumorali sono state determinate mediante test t di Student. L'associazione tra relativi rapporti di espressione di S100A3 e caratteristiche cliniche è stata analizzata con il test di Mann-Whitney. Tutti i dati sono stati analizzati utilizzando il pacchetto software SPSS11.0 (SPSS, Chicago, USA) e la differenza è stato considerato significativo quando p < 0.05
. Risultati
1. SAGE e l'analisi virtuale Northern blot di S100 geni nel tumore gastrico
Ci sono 2 librerie SAGE di normale mucosa gastrica e 8 librerie SAGE di tessuti di cancro gastrico disponibili a sito web GEO (GSE545 e GSE14). Queste librerie sono stati forniti da due diversi laboratori [14, 15]. I tag affidabili di 20 geni S100 sono stati estratti dal sito SAGEmap e utilizzati per la ricerca dei dati di salvia. 10 geni sono stati trovati per essere altamente espresso in tessuti di cancro gastrico secondo i criteri di impostazione di > differenza 3 volte (Tabella 1). In questi 10 geni, solo S100A6 e S100A10 potrebbero essere rilevabili in normali tessuti della mucosa gastrica, che aveva anche la densità media superiore nel carcinoma gastrico (865,9 TPM e 1.890,5 TPM, rispettivamente). Gli altri 8 geni, tra cui S100A2, S100A3, S100A4, S100A7, S100A8, S100A9, S100A12 e S100A16, hanno diversa densità media che va da 2,8 a 637,0 TPM TPM, nessuno dei quali sono stati espressi in tessuti normali mucosa gastrica. Nessuna differenza significativa nell'espressione tra tessuti normali e tumorali potrebbe essere trovato sulla S100A11, S100A14 e S100P (dati non riportati). Abbiamo poi utilizzato virtuale Northern blot per analizzare l'espressione di geni S100 (Tabella 3). Sei geni sono stati confermati per essere upregulated nei tessuti di cancro gastrico. Il positivo S100A6, S100A8 e S100A16 identificato da analisi SAGE hanno mostrato di avere alcuna differenza significativa nella espressione tra il normale e gastrici librerie di cancro per lo svolgimento di EST virtuale Northern Blot. S100A13, non rilevabile nelle librerie SAGE, ha dimostrato di essere altamente espresso nei tessuti di cancro gastrico da EST virtuale Northern blot. S100A3 e S100A12 non potevano essere rilevati da virtuale del Nord blot.Table 3 virtuale analisi Northern blot di S100 geni espressione in normali e gastrici librerie cancro

tag EST (TPM *)
SAGE tag (TPM *)

Normal

Cancer

Normal

Cancer

S100A2
0.0
25.9
0.0
200.5
S100A3
0.0
0.0
0.0
0.0
S100A4
52.3
293.7
0.0
168.4
S100A7
0.0
0.0
0.0
304.8
S100A9
0.0
8.6
0.0
1339.4
S100A10
0.0
181.4
272.3
1483.7
S100A12
0
0
0
0
S100A13
0.0
43.2
0.0
0.0
Solo S100s che mostrano le partite positivi sono mostrati in questa tabella. * Tag per milione;
analisi 2. microarray di S100 geni nel tumore gastrico
analisi microarray è stata condotta per verificare ulteriormente la sovraespressione di geni S100 nel cancro gastrico. 8, 11 e 7 S100 geni potrebbero essere trovati in GSE2669, GSE2701 e GSE3438 set di dati, rispettivamente (Tabella 4). Sia S100A2 e S100A10 geni hanno dimostrato di essere upregulated in cancro gastrico di tutti e tre i set di dati. S100A3 ha dimostrato di essere sovraespresso nel cancro gastrico da set di dati GSE2669 e GSE2701, che non esisteva nel set di dati GSE3438. S100A4, S100A6 e S100A7 hanno dimostrato di essere upregulated nel carcinoma gastrico in un solo set di dati, ma non esistevano negli altri due insiemi di dati. Tuttavia, l'espressione di S100A8 e S100A9 aveva alcuna differenza significativa tra tessuti normali e tumorali nel set di dati GSE2701. La tendenza espressione differenziale delle S100A12 in GSE2701 era contrario a quello di analisi SAGE (Tabella 1) .table 4 analisi microarray di geni S100 espressione in normale e gastrici tessuti tumorali

GSE3438
GSE2669
GSE2701

normale *
Cancer *
p
normale *
Cancer *
p

normale *
Cancer *
P


S100A2
-0.22
0.00
0.00
1.03
1.35
0.01
-0.95
-0.36
0.00
S100A3
#
#
#
0.84
1.55
0.03
-0.14
0.05
0.03
S100A4
-0.23
0.30
0.00
#
#
#
#
#
#
S100A6
-0.43
0.27
0.00
#
#
#
#
#
#
S100A7
#
#
#
#
#
#
-1.00
-0.35
0.00
S100A8
#
#
#
0.32
0.69
0.01
0.66
0.70
0.81
S100A9
#
#
#
1.25
3.48
0.00
0.42
0.79
0.13
S100A10
-0.50
0.42
0.00
0.46
1.36
0.00
0.19
1.22
0.00
S100A12
#
#
#
#
#
#
0.50
0.21
0.01
Solo S100s che mostrano le partite positive sono riportati nella tabella. * dati estratti dal set di dati di microarray; Non esistono # dati nel set di dati.
Nel loro insieme, 5 geni sono state dimostrate essere altamente espresso nel carcinoma gastrico da tutti e tre gli approcci di analisi in silico. Erano S100A2, S100A3, S100A4, S100A7 e S100A10. Tra questi 5 geni, S100A3 era l'unico che non è stata ancora pubblicata essere correlato al cancro gastrico in precedenza. Avanti abbiamo valutato l'espressione di S100A3 nei tessuti di cancro gastrico di RT-PCR quantitativa.
3. Verifica di S100A3 sovraespressione nel carcinoma gastrico da RT-PCR quantitativa
Per studiare se S100A3 era sovraespresso nel cancro gastrico, abbiamo esaminato la espressione di mRNA di S100A3 nei tessuti di cancro gastrico e corrispondenti tessuti non tumorali adiacenti di 80 pazienti di RT-PCR quantitativa. Il livello di espressione relativamente media di S100A3 nel carcinoma gastrico è stato 2,52 ± 1,45 rispetto ai tessuti non tumorali adiacenti (p
= 0.01). Correlazioni di espressioni S100A3 mRNA con le caratteristiche cliniche sono stati ulteriormente analizzati. I risultati hanno mostrato che l'espressione S100A3 mRNA non correlato con il sesso, l'età, le dimensioni del tumore, profondità dell'invasione muro, sottotipi microscopici o metastasi linfonodali con una statistica p > 0,05 in ogni parametro (Tabella 5). Tuttavia, abbiamo scoperto che l'espressione di S100A3 mRNA è stata correlata con la differenziazione del tumore e lo stadio del tumore-Node-metastasi. I livelli di espressione S100A3 nei tessuti tumorali benessere e moderato-differenziato erano entrambi significativamente inferiore a quello in quelle scarsamente differenziate (p
< 0,05). espressione S100A3 in fase TNM I e II era anche inferiore a quella in stadio III e IV (p
= 0.04). Tutti questi dati hanno dimostrato che S100A3 è stato overexpressed in campioni di cancro gastrico e potrebbe essere correlato alla differenziazione e lo sviluppo di gastrico cancer.Table 5 Correlazione di espressione S100A3 mRNA con i parametri clinicalpathological in pazienti con carcinoma gastrico.
variabile
espressione dell'mRNA
P

Numero

N /T > 4
N /T 2-4
N /T 1-2
N /T < 1


genere
Maschio
61
11
34
9 Pagina 8
0,17
femminile
19
3
5 Pagina 8 2
Età (y)
< 65
54 10
31
6 7
0,08
> 65
26 4
8
11 3
Tumore differenziazione
Well1
3
0
0
1
2
0.22a
Moderate2
33
8
7
12
6
0.03b
Poor3
44
6
32
4
2
0.01c
dimensioni del tumore (cm)
< 5,0
41
6
23
5 7
0.96
> 5,0
39
8
16
12 3
profondità di parete invasione
mucosa, submucosa1 Pagina 6 Pagina 2
1 2
1 0.45A
Muscolaris propria2
18 Pagina 6 Pagina 8 4
0
0.33b
sottosierosa, serosa3
56 10
34
6
6
0.72c
fase
I + II
19 2
7
5
5
0.04
III + IV
61
12
32
12
5
sottotipi microscopici
Intestinal1
57
10
29
11
7
0.87a
Diffuse2
18
4
8
4
2
0.26b
Atypical3
5
0
2
2
1
0.21c
Metastasi linfonodali
Sì
64
11
35
11 7
0.16
No
16 Pagina 3 4
6 3
aP
: 1 VS
2; bP
: 2 VS
3; cP
: 1 VS
3.
Discussione
Anche se i membri della famiglia S100 hanno una struttura comune e sono principalmente localizzate in una regione specifica del cromosoma 1, tutti hanno pattern di espressione molto uniche nel normale o patologico tessuti. Abbiamo studiato sistematicamente l'espressione dei membri della famiglia S100 nei tessuti di cancro gastrico, combinando l'analisi di salvia, macchia e microarray dati del Nord virtuali. E 'stato riportato che gli errori cross-ibridazione può accadere in microarray quando similarità di sequenza superiore al 75%. Tuttavia, l'mRNA similarità di sequenza di familiari S100 era 4% -67%, quindi la possibilità di cross-ibridazione di geni S100 su tutti i tre chip analizzati nel presente studio sarebbe relativamente piccola. Inoltre, sia la tecnologia SAGE e EST virtuale Northern blot erano basati su sequenziamento del DNA e sono stati pensati per essere metodi affidabili nella valutazione dell'espressione genica. Combinando dati multipli e approcci analitici sopra menzionati, la possibilità di artefatti sarebbe notevolmente ridotto. Nel presente studio, 5 geni S100 sono state dimostrate essere upregulated nel carcinoma gastrico mediante la combinazione di analisi, tra le quali 4 geni sono stati segnalati in precedenza, indicando la validità di in silico strategia di analisi abbiamo utilizzato in questo lavoro e il ruolo forse importante dei geni S100 in lo sviluppo e la progressione del cancro gastrico.
Negli ultimi anni, molti membri della famiglia S100 hanno dimostrato di essere regolato in modo differenziato in diversi tumori maligni. Sebbene i meccanismi di azione di S100s e le implicazioni funzionali della loro espressione alterata restano da determinare, numerosi studi hanno dimostrato che la sovraespressione di proteine ​​S100 mostra grandi implicazioni cliniche per la diagnosi e la stadiazione di tumori umani, nonché per la predizione della prognosi.
E 'stato riportato che S100A2 era altamente espresso nel carcinoma polmonare non a piccole cellule, carcinoma a cellule squamose dell'esofago, carcinoma a cellule squamose della laringe, dell'ovaio sierose carcinomi papillari, così come il cancro gastrico. S100A2 è stato anche dimostrato di essere un fattore predittivo di metastasi a distanza e il tasso di sopravvivenza a non a piccole cellule del polmone in stadio precoce [16]. S100A4 è risultato essere sovraespresso nel cancro della vescica e potrebbe essere servito come un fattore predittivo di progressione del tumore [17]. Molti studi hanno dimostrato che S100A7 ha avuto un aumento dell'espressione di cancro al seno. La sovraespressione di S100A7 era legato ai maggiori stadi TNM del cancro al seno e in estrogeni tumori al seno invasivo recettore-negativi, l'espressione S100A7 è stata associata con scarso esito [18]. S100A7 sovraespressione è stata anche associata ad un aumento malignità del tumore al seno, che può avvenire attraverso la stimolazione di attività Jab1. Inoltre, S100A10 è stato identificato come un gene sovraregolati nei non-piccoli tumori polmonari a cellule squamose e il carcinoma a cellule squamose dell'esofago dalla tecnologia microarray. Tutti questi 4 geni S100 sono stati anche dimostrato di essere upregulaetd nei tumori gastrici in precedenza [9, 10], che è stata ulteriormente confermata nel presente lavoro.
S100 geni possono essere inibiti in alcuni altri tipi di tumore. Ad esempio, S100A6 era umile espresso in tumori della prostata, che potrebbero essere correlati a ipermetilazione del promotore di S100A6. Un altro esempio è S100A2. Aveva un'espressione ridotta della prostata e il cancro orale ed è stato considerato come un potenziale soppressore del tumore. S100A2 può interagire con terminale C di p53 e quindi aumentare l'attività trascrizionale di p53. Questa interazione p53-S100A2 ciclo-dipendente cella potrebbe mediare l'effetto inibitorio di S100A2 sul cancro. Questi risultati suggeriscono che i geni S100 potrebbero svolgere ruoli diversi durante lo sviluppo di diversi tipi di cancro.
S100A3, una proteina correlata con lo sviluppo del follicolo pilifero, aveva dimostrato di essere sovraespresso nei tumori. Ad esempio, i livelli di espressione delle proteine ​​S100A3 differivano notevolmente nel tessuto tumorale astrociti in relazione ai tipi di tumore e gradi [19]. Il presente lavoro ha confermato per la prima volta che S100A3 era upregulated nel cancro gastrico e associato alla scarsa differenziazione e più alto stadio TNM delle cellule di cancro gastrico. Tuttavia, il ruolo di S100A3 nella differenziazione e nella progressione del cancro gastrico necessario per essere ulteriormente approfondito.
Conclusione
Il nostro lavoro suggerisce che analisi in silico è una strategia valida per scoprire geni differenzialmente espressi nel cancro gastrico e S100A3 era un nuovo gene sovraespresso in cellule di cancro gastrico e potrebbe svolgere un ruolo importante durante la differenziazione e la progressione del cancro gastrico.
Note
Ji Liu, Xue Li, Guang-Long Dong contribuito in maniera uguale a questo lavoro.
Abbreviazioni
SAGE:
Analisi seriale dell'espressione genica
EST:
Espresso sequenza di tag
CGAP:
Cancer Genome Anatomy Progetto
GEO:
Gene Expression Omnibus
RT-PCR:
trascrizione inversa della polimerasi Reazione a catena .
Dichiarazioni
Ringraziamenti
Questo lavoro è stato sostenuto dalla National Science Foundation naturale della Cina (Grant No. 30.670.970). Siamo grati a Yanglin Pan di guida eccellente in fase di sperimentazione.
Interessi concorrenti
Gli autori dichiarano di non avere interessi in gioco.

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